論文の概要: Analyzing Hate Speech Data along Racial, Gender and Intersectional Axes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.06621v1
• Date: Fri, 13 May 2022 13:13:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-16 12:32:34.191377
• Title: Analyzing Hate Speech Data along Racial, Gender and Intersectional Axes
• Title（参考訳）: 人種、性別、交叉軸に沿ったヘイトスピーチデータの解析
• Authors: Antonis Maronikolakis, Philip Baader, Hinrich Sch\"utze
• Abstract要約: 我々は、人種、性別、交叉軸に沿ったヘイトスピーチデータセットのバイアスを調査する。 アフリカ・アメリカン・イングリッシュ(AAE)、男性的ツイート、AAE+男性的ツイートに対する強い偏見を識別する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5039745292757671
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: To tackle the rising phenomenon of hate speech, efforts have been made towards data curation and analysis. When it comes to analysis of bias, previous work has focused predominantly on race. In our work, we further investigate bias in hate speech datasets along racial, gender and intersectional axes. We identify strong bias against African American English (AAE), masculine and AAE+Masculine tweets, which are annotated as disproportionately more hateful and offensive than from other demographics. We provide evidence that BERT-based models propagate this bias and show that balancing the training data for these protected attributes can lead to fairer models with regards to gender, but not race.
• Abstract（参考訳）: ヘイトスピーチの増大する現象に対処するため、データキュレーションと分析への取り組みが進められている。 バイアスの分析に関しては、以前の作業は主にレースに重点を置いています。 本研究では,人種,性別,交叉軸に沿ったヘイトスピーチデータセットのバイアスをさらに調査する。 我々は、アフリカ系アメリカ人英語(aae)、男性英語、男性英語(aae+男性)のツイートに対する強い偏見を識別する。 BERTベースのモデルは、このバイアスを伝播し、これらの保護属性のトレーニングデータのバランスが、性別に関してより公平なモデルに繋がることを示した。

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